基于ARM嵌入式的運動目標檢測與跟蹤技術的研究.pdf

1、近年來，隨著人們對于生命，財產(chǎn)保護意識的日益增強，對于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的要求也越來越高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化得到了人們的廣泛關注和大量的研究。運動目標檢測與跟蹤技術做為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵技術也得到了快速的發(fā)展。ARM嵌入式技術作為目前研究最火熱的IT技術之一，以其低成本、低功耗、高性能的特點，得到了廣泛的應用。將視頻監(jiān)控系統(tǒng)與ARM嵌入式技術相結(jié)合是當前智能監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展的趨勢。
　　 本文主要圍繞基于ARM嵌入式硬件平臺的運動目

2、標檢測算法和運動目標跟蹤算法展開了研究，通過實驗選取了適合ARM嵌入式平臺的運動目標檢測算法和運動目標跟蹤算法，并最終在ARM嵌入式開發(fā)板Micro2440上實現(xiàn)了對運動目標的檢測與跟蹤。
　　 在運動目標檢測算法方面，本文主要研究了幀差法、背景建模法、Surendra自動背景更新法三種算法，并結(jié)合嵌入式的開發(fā)環(huán)境在Linux+Qt平臺上進行了仿真實驗。在利用幀差法對運動目標進行檢測的實驗中對幀差法中的關鍵參數(shù)二值化閾值做了三組

3、對比實驗，通過分析實驗效果，得出了相關結(jié)論。在利用背景建模法對運動目標進行檢測的實驗中對背景建模法的關鍵參數(shù)學習率做了三組對比實驗，通過分析實驗結(jié)果，得出了相關結(jié)論。在利用Surendra自動背景更新法對運動目標進行檢測的實驗中，通過實驗驗證了該算法對運動目標檢測的有效性，通過分析實驗結(jié)果，得出了相關結(jié)論。
　　 在運動目標跟蹤算法方面，本文主要研究了Mean shift法、Kalman濾波法以及基于Kalman濾波的Mean

4、shift法三種目標跟蹤算法，并結(jié)合嵌入式開發(fā)環(huán)境在Linux-Qt平臺下分別對三種算法進行了仿真實驗。通過對實驗結(jié)果的分析，驗證了每種算法對運動目標進行跟蹤的有效性，并通過對實驗中遇到問題的分析，對每種算法的優(yōu)缺點進行了總結(jié)。
　　 在本文的最后階段，基于對運動目標檢測與跟蹤算法進行了大量實驗的基礎上，選取了適合在嵌入式開發(fā)板Micro2440上運行的目標檢測算法和目標跟蹤算法，并最終將兩種算法銜接起來在嵌入式開發(fā)板Micro